• Nuclear Engineering and Technology
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• 제26권3호
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• pp.401-410
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• 1994

실험실 규모의 인공균열 추적자 이동실험을 통해 지하매질의 단일균열을 위한 핵종이동 모델중 수리 분산확산모델 및 국부통로확산모델의 타당성이 연구되었다. 사용된 추적자는 비수착성으로 알려진 우라닌과 소디움 리그노설포네이트 이었으며 적용유량은 0.4에서 1.5cc /min의 범위였다. 최적화법으로 모델들의 관련 매개변수들을 구하였으며 모델과 실험결과를 비교하였다. 실험에서 우라닌은 암석내로의 확산이 중요한 인자임을 보여주었고, 두 물질 모두 균열 표면에서의 수착은 중요하게 작용하지 않았다. 두 모델의 암석 확산을 나타내는 매개변수값들은 서로 잘 일치하였다. 모사결과에 따르면 유량변화시 두 모델은 정량적으로 같은 결과를 주었으나, 균열길이는 다른 크기로 두 모델에 영향을 주었다. 즉, 균열길이가 커짐에 따라 국부통로화산모델의 파과곡선 퍼짐성 (dispersivity)이 수리분산화산모델의 파과곡선 퍼짐성보다 증가하였다. 실험과 모델들의 일치는 위 두모델들이 단일 균열 시스템을 해석하는데 매우 유용함을 입증하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.337-352
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• 2023

일반적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화는 가용 자료 전체를 대상으로 수행하여 고유의 매개변수 집합을 활용한다. 그러나, 계절에 따른 강수량의 편차가 큰 국내의 기후 특성과 더불어 기후변화로 인하여 계절성에 따른 편차 및 변동성이 증가할 것으로 전망되고 있어, 물 수요자들에 대한 안정적인 공급을 위한 장기간의 계획에서 계절성을 반영한 매개변수 추정은 효율적인 물배분에 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 기후특성에 따른 강우-유출모형의 변동성을 분석하기 위하여 소양강댐 유역을 대상으로 GR4J 강우-유출모형을 활용한 지역적 민감도 분석을 수행하였으며, 산출된 민감도 분석 결과와 기상자료를 결합하여 SOM을 활용해 군집화하였다. 이를 통해 계절 분리를 수행하고 각 계절의 특징을 분석하여 강우-유출모형의 보정 기법을 개발하였으며, 통계적 지표를 이용하여 성능을 평가하였다. 결과적으로 비교적 유량이 적은 Cold 기간의 모형 성능이 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 이는 몬순기후 등 강수편차가 큰 지역을 대상으로 수문모형의 성능 및 예측도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.265-278
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• 2022

육·해상 풍력 프로젝트 성공여부는 사업의 경제성 확보에 중점을 두고 있으며, 이는 양질의 풍력자원 확보와 풍력단지 최적배치에 의해 좌우된다. 풍력단지를 배치하는 과정에서 주풍향을 고려한 풍력터빈들의 최적배치 방법이 중요하며, 이는 풍상측에 위치한 구조물을 통과하는 유체가 발생시키는 후류영향을 최소화시키는 것과 연관이 있다. 후류효과 예측성의 정확도는 이를 적절히 모의할 수 있는 후류모델과 모델링 기법에 의해 결정되어지며, 특히 산악 및 다도해지역과 같은 복잡지형에서는 고해상도 기반의 정확한 후류예측이 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 상용 CFD 모델인 WindSim을 활용하여 국내 산악 복잡지형에 위치한 육상풍력단지 예정지의 후류모델별 민감도 분석을 통해 후류확산 형태를 분석하고 향후 복잡지형 풍력발전 프로젝트의 기초연구 자료로 활용하고자 한다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제36권4호
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• pp.341-350
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• 2023

압전 세라믹스는 전기에너지와 기계에너지를 상호 전환할 수 있는 성질을 기반으로 엑츄에이터 및 트렌스듀서 등에 사용되는 핵심 소재이다. 결정배향 성장법(TGG)은 다결정 세라믹스의 압전 특성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 방법으로 많은 주목을 받고 있다. 하지만, TGG 방식을 통해 결정립을 배향하는 과정은 여러 단계의 최적화가 필요하기 때문에 입문자에게는 상당히 도전적인 기술이다. 따라서 이 기고문에서는 입문자의 입장에서 TGG를 가장 쉽게 접근할 수 있도록 납작한 모양의 템플릿을 합성하기 위한 용융염 합성기법 및 실제 결정배향을 위한 Tape Casting 과정 나아가 배향도를 향상시키기 위해 주의할 점에 이르기까지 TGG 전반에 대한 내용을 제공하고자 한다. 본 기고문이 TGG 방법에 대한 이해도를 높이고 활용 및 개선하고자 하는 모든 연구자들에게 정보 및 통찰을 제공할 수 있는 기본 참고서가 되기를 희망한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.542-549
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• 2023

대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.

• 한국어병학회지
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• 제6권2호
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• pp.111-122
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• 1993

B 세포의 $V_H$ 유전자가 어떠한 기작으로 선택되어지는 지는 현재 명확히 밝혀져 있지 않다. 본 연구에서는 transformation 등의 방법에 의한 편향된 분석결과를 피하고자 in situ hybridization 기법을 이용하여 정상적인 single 세포가 발현한 $V_H$ 유전자를 분석하였다. $V_H$ 유전자간에 나타나는 DNA 배열의 유사성 때문에 in situ 기법에서 가장 중요한 것은 probe 농도와 세척 stringency의 결정이다. LPS-stimulated된 spleen B 세포에 대해서 $C{\mu}$와 $V_HJ558$ $^{35}S$-RNA probe는 $2{\sim}4{\times}106cpm$/slide의 농도에서 낮은 background와 적정수의 positive 세포를 관찰할 수 있었으며 세척조건으로서는 $54^{\circ}C$에서 40~50%의 formamide를 사용할때 최적이라는 것을 $C{\mu}$, $V_{H}S107$, 그리고 $V_{H}J558$ probe를 이용한 실험에서 결정하였다. 위의 조건하에서 spleen B 세포가 발현한 $V_H$ 유전자를 분석하여 본 결과 각각의 $V_H$ gene family 발현 빈도는 각각의 family 크기에 비례하여 결정된다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과들은 여러 다른 발달 단계에 있는 bone marrow B 세포에 대해서도 동일한 결과를 보여 주어 어떤 특수 $V_H$ gene family의 발현이 B 세포의 발달단계에 따라 특이하게 변화하는 것은 아니라는 것을 나타내 보여 주었다. 그러므로 $V_H$ 유전자의 이용은 B 세포가 differentiation하는 것과는 무관하게 무작위 적으로 선택되어 진다는 것을 밝혔다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.131-150
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• 2015

영어와 달리 한국어나 일본어 문장의 경우 용언의 필수격을 채우는 명사구가 생략되는 무형대용어 현상이 빈번하다. 특히 백과사전이나 위키피디아의 문서에서 표제어로 채울 수 있는 격의 경우 그 격이 문장에서 더 쉽게 생략된다. 정보검색, 질의응답 시스템 등 주요 지능형 응용시스템들은 백과사전류의 문서에서 주요한 정보를 추출하여 수집하여야 한다. 그러나 이러한 명사구 생략 현상으로 인해 양질의 정보추출이 어렵다. 본 논문에서는 백과사전 종류 문서에서 생략된 명사구 즉 무형대용어를 복원하는 시스템의 개발을 다루었다. 우리 시스템이 다루는 문제는 자연어처리의 무형대용어 해결 문제와 거의 유사하나, 우리 문제의 경우 문서의 일부가 아닌 표제어도 복원에 이용할 수 있다는 점이 다르다. 무형대용어 복원을 위해서는 먼저 무형대용어의 탐지 즉 문서 내에서 명사구 생략이 일어난 곳을 찾는 작업을 수행한다. 그 다음 무형대용어의 선행어 탐색 즉 무형대용어의 복원에 사용될 명사구를 문서 내에서 찾는 작업을 수행한다. 문서 내에서 선행어를 발견하지 못하면 표제어를 이용한 복원을 시도해 본다. 우리 방법의 특징은 복원에 사용된 문장성분을 찾기 위해 Structural SVM을 사용하는 것이다. 문서 내에서 생략이 일어난 위치보다 앞에 나온 명사구들에 대해 Structural SVM에 의한 시퀀스 레이블링(sequence labeling) 작업을 시행하여 복원에 이용 가능한 명사구인 선행어를 찾아내어 이를 이용하여 복원 작업을 수행한다. 우리 시스템의 성능은 F1 = 68.58로 측정되었으며 이는 의미정보의 이용 없이 달성한 점을 감안하면 높은 수준으로 평가된다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제46권1호
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• pp.73-84
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• 2018

최근 들어 늘어나고 있는 도시형 화재 사고와 건축 외장재에 따른 화재 피해 사례의 증가에 따라 난연처리기술의 중요성이 부각되고 있다. 특히, 목재를 기반으로 한 건축재료의 활용에 있어서 난연처리기술은 더욱 중요하게 평가되고 있다. Intumescent 시스템은 비할로겐계 난연처리기술의 하나로, 발포와 탄화층 형성을 통하여 난연성을 구현하는 시스템이다. 본 연구에서는 Intumescent 시스템을 적용하기 위해 Ethylene vinyl acetate (EVA)를 매트릭스로 채용하여 복합재료를 제조하였다. Intumescent 시스템의 난연특성을 강화하기 위해 나노클레이를 함께 적용하였다. Intumescent 시스템과 나노클레이 기술을 함께 적용한 복합재료를 시트상의 시험편으로 가공한 후, 이를 활용하여 표면의 난연특성이 강화된 새로운 구조의 교호집성재를 제작하였다. Intumescent 시스템을 적용한 복합재료의 연소특성 평가에서 최대 열방출량이 효과적으로 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 표면에 부착된 구조에 따라 CLT는 두 단계에 걸친 연소 현상이 발생했다. 또한, 심부 연소 과정에서 최대 열방출률이 크게 감소하는 경향을 확인할 수 있었다. 이러한 특성은 목재의 연소과정에 있어 연소 확산지연효과가 있을 것으로 판단된다. 표면단판에 대한 난연처리기술 및 복합재료 적용 최적화 기술을 통해 보다 화재특성이 개선된 CLT 구조체 개발이 가능할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권8호
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• pp.337-347
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• 2007

시스템의 기능을 바꾸어 가면서 여러 개의 어플리케이션을 작동시키는 임베디드 시스템을 멀티모드(multi-mode) 임베디드 시스템이라 부른다. 더 나아가서 하나의 모드가 여러 개의 태스크로 구성된 임베디드 시스템을 멀티모드 멀티태스크(multi-task) 임베디드 시스템이라 부른다. 본 논문에서는 시간제한 조건을 가지고 있는 멀티모드 멀티태스크 임베디드 어플리케이션을 대상으로 하는 HW/SW 분할 방법에 대한 연구이다. 시간제한 조건을 만족하는 스케줄과 함께 태스크의 기능모듈(functional module)을 동작시킬 효율적인 처리 자원(processing resource)을 할당/매핑하여 시스템의 비용(가격)을 최대한 낮추는 것이 목적이다. 이 문제를 잘 풀기 위해 중요한 것은 모듈사이의 병렬성을 최대한 이용하여 실행시키는 것이다. 그러나 이전의 HW/SW 분할 방법은 모듈의 병렬 실행 가능성을 최대한 이용하지 않았는데, 병렬성 이용을 위한 탐색 계산이 복잡할 뿐 아니라 스케줄 가능성(schedulability) 검사를 단순하게 하려고 하였기 때문이다. 기존 방법의 한계를 극복하기 위해서 우리는 다음의 세 개의 세부문제를 동시에 고려하는 HW/SW 분할 기법을 제안한다: (1) 처리 자원의 할당 (2) 태스크 모듈에 대한 처리 자원 매핑 (3) 모듈실행 스케줄의 결정. 특별히 모듈의 병렬 실행과 실행 가능성을 간결하게 측정하는데 바탕을 둔 단순모드(single-mode) 멀티태스크 어플리케이션에 대한 반복 개선 방식을 갖는 분할 기법을 만들었다. 다시 이 기법을 확장하여 멀티모드 멀티태스크 어플리케이션의 분할 기법을 만들었다. 실제 사용되는 어플리케이션을 대상으로 한 실험에서 제안된 우리의 기법이 기존의 방법에 비해서 단순모드와 멀티모드 멀티태스크 어플리케이션에 대해서 각각 17.0%와 19.0%의 가격을 낮추는 것이 확인되었다.기존의 단량체인 Bis-GMA의 대체재로 고려될 수 있다. 혈중 cholestrol의 증가는 비만, 동맥경화, 고혈압 등의 심혈관 질환과 당뇨병 지방 대사 장해 등을 일으킨다. 함량의 경우 정상군에 비해 대조군은 1.74배 증가하였다. 그에 비해 RCM 투여군의 경우 대조군에 비해 57.4%의 예방효과를 측정할 수 있었다. HDL-콜레스테롤은 항 동맥경화의 지표로서 콜레스테롤을 말초혈관에서 간으로 수송하여 동맥경화를 진행시키지 않는 방향으로 콜레스테롤을 운반하여 지질대사 장해에 대한 방어 작용을 지니고 있다고 볼 수 있다. 정상군에 비해 대조군은 2.62배 감소하였다. 그에 비해 RCM 투여군은 대조군보다 81.6% 증대되는 효과를 볼 수 있었다. 과산화 지질 (Malondialdehyde)의 경우 지질조직의 손상정도를 나타내는 중요한 효소로 인정되고 있으며, 조직의 손상, 발암, 염증, 성인병 및 노화 등과 같은 여러 가지 유해 작용을 일으킨다. 정상군에 비해 대조군은 1.74배 수치가 증가되었으며, RCM투여군의 대조군과 비교 시 57.4% 감소되는 효과를 볼 수 있었다. 본 연구는 LPS로부터 유도된 산화적 스트레스에 대한 복분자의 선투여 후 예방효과를 알아보았다. 생약재의 일종인 복분자의 경우 LPS로 유도된 산화적 스트레스 억제 및 지질대사로부터의 개선 효과가 있는 것으로 판단되며 지질과산화에 대해서 강한 억제 활성을 나타내는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 복분자는 생활 습관병의 예방과 개선에 유효한 것으로 사료되었으며, 지질대사와 과산화지표의 검증을 통해 기능성 식품소재로 활용될 수 있음을 보여주었다.로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은 잔류종양의 크기가 작은 경우 불필요하게 정상조직에 많은 선량이 투여되기 때문에 CT를 이용한 CTV 치료계획을 적용하여 정상조직에 대한 피폭을